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在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模块来创建进程池和队列。

以下是使用 multiprocessing.Pool 和multiprocessing.Queue来创建进程池和队列的示例代码：

import multiprocessing

# 创建进程池
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

# 创建队列
queue = multiprocessing.Queue()

# 将任务添加到队列中
for i in range(10):
    queue.put(i)

# 定义任务函数
def process_task(item):
    # 处理任务
    result = item * 2
    return result

# 使用进程池执行任务
results = []
while not queue.empty():
    item = queue.get()
    result = pool.apply_async(process_task, args=(item,))
    results.append(result)

# 等待所有任务完成
pool.close()
pool.join()

# 获取任务结果
for result in results:
    print(result.get())

在上述示例代码中，首先使用 multiprocessing.Pool 创建了一个拥有 4 个进程的进程池，然后使用 multiprocessing.Queue 创建了一个队列。任务通过 queue.put() 方法添加到队列中。

接着，定义了一个任务函数 process_task，该函数用于处理任务。在任务处理过程中，可以使用queue.get() 方法从队列中取出任务。

最后，使用 pool.apply_async() 方法将任务函数 process_task 提交给进程池执行，并将结果保存在 results 列表中。进程池中的进程会自动从队列中取出任务并执行。

最后，使用 pool.close() 方法关闭进程池，并使用 pool.join() 方法等待所有任务完成。

注意，multiprocessing.Queue是进程安全的队列，可以在多个进程之间共享数据。而使用普通的 queue.Queue 在多个进程之间共享数据会导致异常。

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